前言
由于近期有个项目对系统性能要求很高，技术选型上由于种种原因已经确定使用Mysql数据库，接下来就是要确定到底使用哪种存储引擎。我们的应用是典型的写多读少，写入内容为也很短，对系统的稳定性要求很高。所以存储引擎肯定就定在广泛使用的Innodb和MyISAM之中了。
至于两者的比较网上也有很多，但是毕竟这个事情也不复杂，决定还是自己来做，去验证一下在我们的场景下谁更优。
本文测试所用工具版本如下：
| Tools | Version |
|---|---|
| MySQL | 5.7.18 |
| Python | 3.6 |
| Pandas | 0.23 |
① 创建数据表
首先我们需要把两张使用了不同引擎的表创建出来，使用为了方便起见，我们直接使用Navicat创建了两张 员工信息表，具体字段如下：
使用InnoDB引擎的表，设计表名为innodb，选项如下：
使用InnoDB引擎的表，设计表名为myisam，选项如下：
因为是简单操作，创建的具体细节就不详述了，至此，我们的数据库就把使用 InnoDB 和 MyISAM 两种引擎的表创建好了。
② 单线程写入性能对比
1. InnoDB 引擎
执行以下代码，往使用了InnoDB引擎的表格插入1000条数据
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import time
db = create_engine('mysql+pymysql://mysql:123456@127.0.0.1:3306/test')
start = time.time()
for i in range(1000):
data = {'index': i,
'name': 'name_' + str(i),
'age': i,
'salary': i,
'level': i}
df = pd.DataFrame(data, index=[0])
df.to_sql('innodb', db, if_exists='append', index=False)
end = time.time()
print(end - start) 
